Nos validations
GeodAIsics a déposé 2 brevets sur sa technologie d’IA, couvrant des sujets majeurs pour tout usage futur.
Nos publications scientifiques
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1.
Predicting Multiple Sclerosis From Radiologically Isolated Syndrome Using Generative Artificial Intelligence. Christine Lebrun-Frenay, Felix Renard, Lydiane Mondot, Cassandre Landes-Chateau, Adeline Stewart, Mikael Cohen, Darin T. Okuda, Arnaud Attyé. PLOS Digit Health. 2026.
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2.
Evaluation of Brain Age on Magnetic Resonance Imaging Using Machine Learning Techniques in Patients With Hearing Loss. Raphaele Quatre, Ashley Baguant, Félix Renard, Giliane Lalami, et al. Ear Hear. 2026.
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4.
Leveraging Digital Twins for Stratification of Patients with Breast Cancer and Treatment Optimization in Geriatric Oncology: Multivariate Clustering Analysis. Heudel P, Ahmed M, Renard F, Attyé A. JMIR Cancer. 2025
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5.
Training and validation of a deep learning U-net architecture general model for automated segmentation of inner ear from CT. Jonathan Lim, Aurore Abily, Douraïed Ben Salem, Loïc Gaillandre, Arnaud Attyé, Julien Ognard. Eur Radiol Exp 2024
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6.
Data-driven normative values based on generative manifold learning for quantitative MRI. Attyé A, Renard F, Calamante F et al. Scientific Reports 2024.
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7.
Intérêt de l’intelligence artificielle pour la détection des malformations labyrinthiques à partir de données d’imagerie médicale. Attyé A. La Lettre d’ORL 2024.
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8.
Improving rehabilitation of deaf patients by advanced imaging before cochlear implantation. Quatre R, Schmerber S, Attyé A. Journal of Neuroradiology 2024.
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9.
Digital twins in cancer research and treatment: A future for personalized medicine. Heudel PE, Renard F, Attyé A. Bull Cancer 2023
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10.
Piot E, Renard F and Attyé A, 2023. Les Jumeaux numériques en imagerie cérébrale. Pratique Neurologique-FMC, 14(3), pp.173-175.
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Brevet FR2303553
Personnalisation des valeurs de référence médicales pour chaque individu en créant leur jumeau numérique pour détecter les maladies plus tôt.
Brevet FR2313807
Découvrir de nouvelles maladies ou sous-types de maladies, surpassant les meilleurs experts dans l’analyse de données médicales complexes.
Témoignages
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